Ci abbiamo riflettuto un po' e abbiamo trovato le 5 caratteristiche di quello che crediamo definisca un data scientist di successo. Quali sono alcune delle caratteristiche intrinseche del data scientist di successo? Quelle che accompagnano il data scientist alla professione vera e propria o quelle che possono essere sviluppate dopo aver raggiunto la professione? Ecco le cinque caratteristiche che ci sono venute in mente che aiutano a distinguere il data scientist dalle altre professioni e ti aiutano a definire una carriera di successo. Premettiamo questo facendo notare che tutti i ruoli di data scientist sono diversi, ma hanno tutti alcuni fili di collegamento comuni . Data Scientists di successo 1) Mentalità di analisi predittiva La mentalità dell'analisi predittiva è una delle principali caratteristiche distintive del data scientist, forse più di ogni altra. È l'unica caratteristica distintiva? Certo che no . Avrebbe dovuto essere utilizzato in un diagramma di flusso per separare il data scientist da tutte le altre occupazioni? A posteriori, no, probabilmente no . I data scientist eseguono analisi predittive? Assolutamente SI . Anche i non data scientist? Certo . Non è solo l'applicazione dell'analisi predittiva in situazioni particolari; è una mentalità. E non è solo una mentalità analitica (meno quella predittiva ), ma pensa sempre a come potremmo essere in grado di sfruttare ciò che già sappiamo per scoprire ciò che ancora non sappiamo. Ciò suggerisce che la predizione è parte integrante dell'equazione. I data scientist non hanno solo in mente la previsione, ma, a nostro avviso, lavorare all'interno di questa mentalità è una delle caratteristiche che definiscono il ruolo e che molte altre professioni, legate ai dati o meno, non condividono. Altri che condividono questa caratteristica probabilmente lo collocano più in basso nell'elenco di quelli valutati per la professione in questione. Data Scientists di successo 2) Curiosità Cercare di usare ciò che sappiamo per scoprire ciò che non sappiamo non è abbastanza, ovviamente. I data scientist devono avere una curiosità su di loro che altri ruoli non devono necessariamente avere (nota che non ho detto che altri non hanno assolutamente questa curiosità). La curiosità è quasi il rovescio della medaglia della mentalità dell'analisi predittiva: mentre la mentalità dell'analisi predittiva sta cercando di risolvere X con Y , la curiosità determinerà in primo luogo cosa sia Y. "Come possiamo aumentare le vendite?" "Perché il tasso di abbandono è più alto in alcuni mesi che in altri?" "Perché questo deve essere fatto così ? " "Cosa succede se facciamo da X a Y?" "Come interviene X in quello che succede qui?" "Ci abbiamo provato...?" E così via... Se mentre analizzi i tuoi dati non ti viene spontaneo farti certe domande, molto probabilmente quei dati o quel progetto non ti entusiasmano così tanto. È necessaria una curiosità naturale per essere un utile scienziato dei dati, fine della storia. Se sei il tipo di persona che si sveglia la mattina e passa l'intera giornata senza pensare troppo e senza domandarsi continuamente il perchè di certi eventi, a qualsiasi livello, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 3) Pensiero sistemico Ecco un pezzo di filosofia che colpisce duramente: il mondo è un luogo complesso. Tutto è connesso in qualche modo, ben oltre l'ovvio, il che porta a strati su strati di complessità del mondo reale. I sistemi complessi interagiscono con altri sistemi complessi per produrre sistemi complessi aggiuntivi propri, e così va fino alla fine dell'universo. Questo gioco di complessità va oltre il semplice riconoscimento del quadro generale: dove si inserisce questo quadro generale nel quadro più ampio, e così via? Ma questo non è solo filosofico. Questa rete infinita di complessità del mondo reale è riconosciuta dai data scientist. Sono interessati a sapere tutto sulle interazioni rilevanti, latenti o meno, mentre affrontano i loro problemi. Cercano elementi noti , incogniti e sconosciuti dipendenti dalla situazione , comprendendo che qualsiasi cambiamento potrebbe avere conseguenze indesiderate altrove. È compito dello scienziato dei dati sapere quanto più possibile sui loro sistemi rilevanti e sfruttare la loro curiosità e la loro mentalità analitica predittiva per tenere conto del maggior numero possibile di operazioni e interazioni di questi sistemi, al fine di mantenerli funzionanti senza intoppi anche quando sono ottimizzato. Se non sei in grado di capire perché nessuna persona è in grado di spiegare completamente come funziona l'economia, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 4) Creatività Ora siamo arrivati ​​alla nostra caratteristica caratteristica di "pensare fuori dagli schemi". Incoraggiamo tutti a farlo? Certo che lo facciamo. Ma non intendo allo stesso modo qui. Ricorda che i data scientist non lavorano da soli; lavoriamo con tutti i tipi di ruoli diversi e incontriamo tutti i tipi di esperti di domini diversi nei nostri viaggi. Questi esperti di domini hanno modi particolari di guardare ai loro domini particolari, anche quando pensano fuori dagli schemi. In qualità di data scientist, con un insieme unico di abilità e un particolare tipo di mentalità puoi affrontare i problemi dall'esterno vedendo cose che gli esperti di quel dominio non vedono. Puoi essere il nuovo paio di occhi che guarda un problema sotto una nuova luce, a condizione, ovviamente, che tu capisca il problema abbastanza bene. La tua creatività ti aiuterà a evocare nuove idee e prospettive per farlo. Questo non è per sminuire gli esperti di dominio; in effetti, è il contrario. Noi data scientist siamo il loro supporto e, portando un insieme di competenze addestrate a fare ciò che facciamo, siamo (si spera) in grado di portare una nuova prospettiva nel nostro ruolo di supporto per contribuire agli esperti di dominio in grado di eccellere in ciò che fanno . Questa nuova prospettiva sarà guidata dal pensiero creativo del data scientist, una creatività che, se abbinata alla curiosità, porterà a essere in grado di porre domande e cercare risposte. Certo, abbiamo bisogno delle competenze tecniche, statistiche e aggiuntive per poter dare seguito a queste domande, ma queste competenze sono inutili se non abbiamo la creatività per pensare a modi interessanti e non ovvi per poter indagare e infine fornire risposte. Questo è il motivo per cui i data scientist devono essere intrinsecamente creativi. Data Scientists di successo 5) Comunicazione Tutti devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli altri, indipendentemente dalla loro posizione nella vita. I data scientist non sono diversi. Ma anche oltre a ciò, i data scientist spesso devono tenersi per mano quando spiegano il loro lavoro ad altre parti interessate che potrebbero non essere completamente immerse nell'Universo dell'Analisi Statistica e della programmazione di Modelli. Un data scientist deve essere in grado di narrare a qualcuno come è arrivato dai dati del punto A a delle risposte per il punto B, anche se quel qualcuno ha poca idea di cosa siano, esattamente, uno di questi punti . In parole povere, lo storytelling è essere in grado di raccontare una narrazione realistica da alcuni dati e dal tuo processo analitico: come siamo passati da questo a questo . Questo non si limita a dichiarare semplicemente i fatti; lo scienziato dei dati deve vedere dove si inserisce lo stakeholder nell'equazione e rendere rilevante il viaggio narrativo, magari con elementi visivi utili o altri oggetti di scena per aiutare a chiudere il proverbiale accordo. Questa narrazione non è come la narrazione di fantasia; è più come "spiegare fantasia" o fornire una spiegazione intuitiva su misura per l'ascoltatore. Non racconteresti una storia di Stephen King a un bambino di cinque anni prima di coricarsi, proprio come non approfondiresti una narrativa secca e prolissa sulle metriche della catena di approvvigionamento a qualcuno che lavora nella ricerca e sviluppo. Sii consapevole del tuo pubblico. Anche questa narrazione non è di natura persuasiva; è esplicativa. Non siamo politici dei dati, siamo scienziati dei dati . Non ne viene mai niente di buono dagli scienziati che travisano le statistiche per piegare gli altri alla loro volontà. Lascia che siano i funzionari eletti. Spero che questo abbia contribuito a dipingere un quadro ricco di quelle che riteniamo essere caratteristiche importanti di un data scientist di successo. Ti auguriamo di riuscire a sviluppare tutte queste skill mentre prosegui nella tua carriera.

Le reti neurali convoluzionali (CNN o ConvNet) sono un tipo di rete neurale artificiale utilizzata per Più strati di neuroni artificiali costituiscono reti neurali convoluzionali . I neuroni artificiali sono funzioni matematiche che calcolano la somma ponderata di vari input e producono Il componente di base delle reti neurali artificiali , il neurone artificiale, ha la struttura seguente

Introduzione: Nel costante sviluppo dell'intelligenza artificiale, una svolta epocale è stata raggiunta caratteristiche del Gemini 1.5 Pro, delineando come queste innovazioni stiano ridefinendo il panorama dell'intelligenza artificiale.

artificiale. La spiegazione Completa Ciclo di vita del Machine Learning e delle Intelligenze artificiali Questi modelli Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Una Guida Semplice e Completa per passare da Excel a Python Feature Engineering e Feature Selection esplorativa dati con Python.

apprendimento automatico: Regressione lineare Regressione logistica Albero decisionale Rete neurale artificiale implementazioni di molti algoritmi di classificazione, regressione e clustering di machine learning in Python interessati all'" apprendimento " eseguito dagli algoritmi di apprendimento automatico nel senso di intelligenza artificiale.

Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e delle librerie disponibili in Python per aiutarti a eseguire Tecniche di analisi dei dati 1) Analisi Descrittiva esempio python Ecco un esempio di codice Python per Tecniche di analisi dei dati 2) Analisi Esplorativa esempio python Ecco un esempio di codice Python per Tecniche di analisi dei dati 3) Analisi Inferenziale esempio python Ecco un esempio di codice Python Tecniche di analisi dei dati 4) Analisi predittiva esempio python L'analisi predittiva è una tecnica

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, e con Preparati a entrare nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e a offrire ai tuoi utenti un'esperienza Senza le API, dovresti sviluppare un modello di intelligenza artificiale da zero, impegnandoti in mesi OpenAI offre diversi modelli di Intelligenza Artificiale, ognuno con diverse capacità e prezzi. I prezzi delle API di OpenAI sono competitivi rispetto ad altri servizi di Intelligenza Artificiale e

Il panorama del lavoro oggi è cambiato radicalmente a causa della pandemia di Covid-19. Oltre al loro lavoro a tempo pieno, le persone ora hanno la flessibilità di affrontare le faccende secondarie che fungono da ulteriore fonte di reddito. Quando siamo passati al campo della scienza dei dati, il nostro obiettivo iniziale era trovare lavoro nel settore. Una volta ottenuto un lavoro diurno, tuttavia, ci siamo resi conto di avere la capacità di fare di più. (Molto di più ) Lavorare da casa significava che non dovevamo socializzare così spesso. Non dovevamo più viaggiare avanti e indietro per lavorare. Questo non ha solo fatto risparmiare tempo. Abbiamo risparmiato energia. Non eravamo più esausti alla fine di una giornata lavorativa, il che significava che potevo assumere compiti al di fuori del nostro lavoro. In questo articolo, ti guiderò attraverso la mia esperienza di freelance per la scienza dei dati. Ti fornirò anche suggerimenti su come iniziare come freelance di data science. Innanzitutto, esaminiamo i pro e i contro del libero professionista per la scienza dei dati. Vantaggi del libero professionista per la scienza dei dati. La parte migliore dell'avere una carriera da freelance è che puoi lavorare con persone provenienti da tutto il mondo. Le opportunità sono infinite e impari a guardare un problema da molte prospettive diverse. Puoi anche scegliere i tipi di progetti su cui lavorare, cosa che non è sempre possibile quando hai un lavoro a tempo pieno. Inoltre, come dipendente a tempo pieno, puoi lavorare solo in un singolo settore. Quando sei un freelance, ogni progetto su cui lavori ti fornirà un'esperienza di dominio in una nuova area. Quando lavori su una varietà di attività in molti domini diversi, il tuo portafoglio cresce. Non sei bloccato con un unico modo di fare le cose e puoi adattarti rapidamente a nuovi flussi di lavoro. La tua capacità di imparare migliorerà. Svantaggi del libero professionista per la scienza dei dati. Ci sono alcuni aspetti negativi nel diventare un libero professionista di data science. In primo luogo, è disponibile un numero limitato di lavori di data science freelance, soprattutto qui in italia. ( La mia esperienza da freelance per la maggior parte è stata svolta all'estero ) Di solito sono le aziende di medie e grandi dimensioni che assumono data scientist e queste aziende tendono ad assumere dipendenti a tempo pieno piuttosto che freelance. C'è una maggiore richiesta di sviluppatori web/designer freelance rispetto ai data scientist, ma tranquilli arriverà il nostro momento. Inoltre, una carriera da freelance non garantisce la sicurezza del lavoro e devi essere attivamente alla ricerca di nuovi compiti. Per questo motivo, è una buona idea mantenere il tuo lavoro a tempo pieno mentre assumi ruoli da freelance, soprattutto all'inizio. Cosa fa un Data scientist freelance ? In qualità di data scientist freelance, puoi creare modelli di apprendimento automatico per le organizzazioni su base una tantum. A volte, potresti persino essere pagato per mantenere e aggiornare continuamente questo modello man mano che arrivano nuovi dati. Tuttavia, le tue opzioni non si limitano alla costruzione di modelli. Poiché il mio lavoro a tempo pieno è nel campo del marketing, ho una certa esperienza in questo settore. Lo uso, insieme alle mie competenze sui dati, per aiutare i clienti a identificare il loro pubblico di destinazione e elaborare strategie di marketing. Un'altra abilità molto richiesta è la raccolta dei dati. Ho lavorato con individui e aziende per raccogliere dati esterni per aiutare con le loro attività di ricerca o costruzione di modelli. Ho lavorato come scrittore tecnico freelance per un po' di tempo. Scrivo tutorial sulla scienza dei dati e suggerimenti per le pubblicazioni, sia una tantum. Mi è stato anche chiesto di condurre seminari di formazione sulla scienza dei dati e corsi online per principianti del settore. Ci sono molte altre attività che puoi svolgere a seconda delle tue abilità. Puoi aiutare le organizzazioni a distribuire e monitorare i propri modelli di machine learning. Puoi consultare le aziende e fornire loro consigli in base ai dati che analizzi. Se sei un esperto di visualizzazioni di dati, puoi creare dashboard interattivi per i clienti in base ai dati disponibili. Come trovare un lavoro da data scientist freelance Quando le persone pensano per la prima volta di diventare freelance e lo cercano su internet i primi risultati che gli usciranno saranno dei consigli che nella maggior parte delle volte di conclude con il fatto che potrai ottenere successo con Friverr o UpWork. Tuttavia, la semplice registrazione su questi siti e l'invio di proposte di lavoro non è sufficiente per farti ottenere molti lavori. Queste piattaforme sono altamente sature. Per farti notare su di loro, devi costruire il tuo portafoglio ottenendo prima alcuni lavori. Suggerisco di creare prima un portafoglio al di fuori di queste piattaforme. La maggior parte dei datori di lavoro mi ha contattato al di fuori della piattaforma, tramite LinkedIn o via e-mail. Scrivete su quanti più siti, blog possibili di argomenti di vostra porta, spiegando come potreste aiutare possibili lettori. ( Potresti iniziare a scrivere un articolo per IntelligenzaArtificialeItalia.net per farti notare e sfruttare la loro visibilità ) Un cliente ha visto il mio tutorial sullo scraping di Twitter pubblicato su youtube mi ha assunto per costruire un web-scraper per lui. Un'altra azienda mi ha assunto a causa di un'analisi che ho pubblicato su linkedin, poiché volevano qualcosa di simile per identificare il loro pubblico di destinazione. Ho anche ottenuto alcuni lavori grazie alla mia rete. Amici universitari e colleghi di lavoro mi hanno consigliato per lavori in passato. Le persone preferiscono assumere quando c'è fiducia. È più probabile che tu ottenga un lavoro da qualcuno che è stato assicurato dal suo pari delle tue capacità, rispetto a una persona a cui hai appena inviato una proposta su Upwork. Se diventi un libero professionista a tempo pieno, uno svantaggio è che finisci per perdere questa rete. Non hai più colleghi o manager che ti consigliano per i ruoli. Per questo motivo, suggerisco di partecipare a eventi di data science locali o comunità online ( Come questa piattaforma ) in cui puoi interagire con altri esperti dello stesso settore. Come sviluppare le competenze necessarie per diventare un data scientist freelance ? Per diventare un data scientist freelance, è necessario possedere una solida base di competenze in diverse aree, come statistica, analisi dei dati, programmazione e machine learning. Un modo efficace per sviluppare queste competenze è seguire un percorso di studi universitario o post-laurea in scienza dei dati o in un campo correlato. Tuttavia, anche una formazione autodidatta può essere efficace, soprattutto se si ha già una base di conoscenze in queste aree. Ci sono molti corsi online, libri e tutorial disponibili per imparare le competenze necessarie per diventare un data scientist freelance. Inoltre, il nostro sito intelligenzaartificialeitalia.net è il punto di riferimento in Italia per iniziare ad avvicinarsi a questo mondo e acquisire le competenze necessarie per diventare un data scientist freelance di successo. È anche importante fare pratica e mettere in pratica ciò che si impara, ad esempio partecipando a hackathon o progetti open source. Un altro modo per sviluppare le competenze è lavorare come data scientist freelance in progetti a breve termine o in stage presso aziende o organizzazioni. In questo modo, si avrà la possibilità di acquisire esperienza pratica e di imparare da professionisti esperti nel settore. Come gestire la propria attività di data scientist freelance ? Gestire la propria attività di data scientist freelance richiede molta pianificazione e organizzazione. È importante avere una chiara comprensione delle proprie competenze e dei servizi che si offrono, nonché del mercato e dei concorrenti. Una volta che si è definita la propria nicchia di mercato e si è stabilito un piano d'azione, è importante creare una presenza online forte e professionale, ad esempio attraverso il proprio sito web e i profili sui social media. Inoltre, è importante mantenere una buona comunicazione con i clienti attuali e potenziali, fornendo loro aggiornamenti regolari e rispondendo tempestivamente alle loro richieste. Un altro aspetto importante è gestire il tempo in modo efficace, assegnando priorità alle attività e utilizzando strumenti di pianificazione e organizzazione del lavoro. Infine, è importante essere flessibili e adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e delle esigenze dei clienti. Gestire la propria attività di data scientist freelance può essere sfidante, ma con la giusta pianificazione e organizzazione, può anche essere molto gratificante. Suggerimenti aggiuntivi Dopo aver completato un'attività da freelance, assicurati di chiedere una raccomandazione al tuo cliente. I consigli sono la prova che hai svolto un lavoro soddisfacente e forniranno ai futuri clienti fiducia nei tuoi risultati. Ciò aumenta le tue possibilità di essere assunto di nuovo. Piattaforme come Upwork e Fiverr generalmente mostrano i loro freelance più votati nella prima pagina di ogni categoria. Se lavori su queste piattaforme, una raccomandazione aumenterà le tue possibilità di visibilità. Questo rende più probabile che tu venga assunto di nuovo per una posizione simile. Inoltre, assicurati di fornire sempre un lavoro di alta qualità per il tuo cliente. Molti dei miei accordi da freelance sono iniziati una tantum e, poiché il cliente ha apprezzato la qualità del lavoro, ha deciso di continuare a lavorare con me. Se fornisci costantemente i tuoi risultati in tempo e soddisfi le aspettative del tuo cliente, prenderanno anche in considerazione l'assunzione di te per attività future che si presentano invece di avvicinarsi ad altri candidati. Questo è tutto per questo articolo! Speriamo che tu l'abbia trovato utile e buona fortuna per il tuo viaggio nella scienza dei dati.

sviluppato un modello di apprendimento automatico utilizzando un unico linguaggio di programmazione come Python soluzione offerta da Docker Problema Immaginiamo di voler ospitare tre applicazioni separate basate su Python Una versione diversa di Python utilizzata da questi programmi, librerie e dipendenze varia da applicazione in grado di ospitare tutte e tre le applicazioni sulla stessa workstation poiché diverse versioni di Python Entrambi gli approcci ci aiuterebbero a installare varie versioni di Python e le relative dipendenze

Puoi vedere che è completamente artificioso e che possiamo facilmente tracciare una linea per separare

Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

Nella moderna era digitale, l'intelligenza artificiale e il machine learning stanno rivoluzionando innumerevoli un modello di machine learning utilizzando Flask, un potente framework web leggero e flessibile per Python Flask è un micro-framework web scritto in Python, progettato per essere leggero, flessibile e facile integrazione: Flask è progettato per lavorare senza soluzione di continuità con librerie scientifiche Python Il campo dell'intelligenza artificiale è in costante evoluzione, e padroneggiare le tecniche di distribuzione

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La vita di uno sviluppatore web è piena di scelte e decisioni. La maggior parte di queste scelte vengono fatte mentre si lavora su un progetto; in tal caso, ha bisogno di uno strumento che lo aiuti a lavorare in modo più rapido ed efficiente. In questo articolo, ti suggeriamo di conoscere l'editor gratuito di linguaggi web - Codelobster IDE. È presentato sul mercato del software già da molto tempo e conquista molti fan. Codelobster IDE consente di modificare file PHP, HTML, CSS e JavaScript, evidenzia la sintassi e fornisce suggerimenti per tag, funzioni e relativi parametri. Questo editor gestisce facilmente quei file che contengono un contenuto misto. Se inserisci il codice PHP nel tuo modello HTML, l'editor evidenzia correttamente sia i tag HTML che le funzioni PHP. Lo stesso vale per il codice CSS e JavaScript, che è contenuto nei file HTML. Il programma include la funzione di completamento automatico, che velocizza notevolmente il lavoro del programmatore ed elimina la possibilità di errori. Codelobster IDE fornisce un aiuto contestuale su tutti i linguaggi di programmazione supportati, utilizza la documentazione più aggiornata in questo momento, scaricandola dai siti ufficiali. Quindi possiamo ottenere rapidamente una descrizione di qualsiasi tag HTML, attributo CSS, funzione PHP o JavaScript premendo il tasto F1. Il debugger PHP integrato ti consente di eseguire gli script PHP passo dopo passo, spostandoti in sequenza attraverso le righe di codice. È possibile assegnare punti di controllo, visualizzare il processo di lavoro dei loop e monitorare i valori di tutte le variabili durante l'esecuzione dello script. Puoi visualizzare i modelli HTML direttamente nell'editor, evidenziare gli elementi interessanti sulla pagina ed esplorare gli stili CSS associati. L'ispettore HTML e CSS funziona secondo il principio di tutti i FireBug conosciuti. Altre utili funzioni e caratteristiche dell'IDE: ∙Una coppia di evidenziazione di parentesi e tag: non dovrai mai contare parentesi o virgolette, se ne occuperà l'editore. ∙Evidenziazione di blocchi, selezione e compressione di frammenti di codice, segnalibri per facilitare navigazione sul file editato, riconoscimento e costruzione della struttura completa di PHP progetti: queste funzioni garantiscono un lavoro facile con progetti di qualsiasi scala. ∙Supporto per 17 lingue dell'interfaccia utente, tra cui inglese, tedesco, russo, spagnolo, francese e altri. ∙Il programma funziona sui seguenti sistemi operativi: Windows 7, Windows 8, Windows 10, Mac OS, Linux, Ubuntu, Fedora, Debian. La versione professionale di Codelobster IDE offre al programmatore ancora più funzionalità. Ad esempio, hai l'opportunità di lavorare con progetti su un server remoto con l'uso del client FTP integrato. È possibile modificare i file selezionati, visualizzare in anteprima i risultati e quindi sincronizzare le modifiche con i file sull'hosting. Inoltre, la versione professionale include un'ampia serie di plug-in: ∙Supporto completamente implementato per le librerie JavaScript, come jQuery, Node.js, AngularJS, BackboneJS e MeteorJS. ∙Un ampio set di estensioni che aiutano a lavorare con i framework PHP: CakePHP, CodeIgniter, Plug-in Laravel, Phalcon, Smarty, Symfony, Twig e Yii. ∙Plugin per lavorare con i CMS più popolari: Drupal, Joomla, Magento e WordPress. Possiamo scaricare e installare qualsiasi framework direttamente dal programma senza essere distratti dalle attività principali. In generale, per un anno di lavoro, il nostro team non ha avuto lamentele contro l'editore. Codelobster IDE funziona velocemente, non si blocca e ci consente di lavorare anche con grandi progetti PHP. Puoi scaricare Codelobster IDE dal sito Web ufficiale Codelobster helps you work faster and more efficiently by providing you with all the necessary tools for developing websites project.

La società di intelligenza artificiale di Elon Musk, xAI, ha finalmente rilasciato Grok 3 , il suo modello Secondo Elon Musk , Grok 3 è un’ intelligenza artificiale massimamente orientata alla ricerca della verità Grok 3 sta ridefinendo gli standard dell’intelligenza artificiale . artificiale. L’ intelligenza artificiale multimodale di xAI  non si limita al testo: può analizzare immagini, generare